# multibot_nav_system

**Repository Path**: CeasarSmj/multibot_nav_system

## Basic Information

- **Project Name**: multibot_nav_system
- **Description**: No description available
- **Primary Language**: Unknown
- **License**: Not specified
- **Default Branch**: master
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 0
- **Forks**: 0
- **Created**: 2026-03-25
- **Last Updated**: 2026-04-02

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

# 多机器人导航系统 (Multi-Robot Navigation System)

一个基于 TCP 通信的多机器人协同导航系统，支持 DRL（深度强化学习）策略的追捕-逃逸博弈。

实验： [实验流程梳理](./doc/实验流程梳理.md)

## 功能特性

- **多机器人协同**：支持多个追捕者机器人协同追捕逃逸者
- **DRL 策略**：基于深度强化学习的追捕策略，提升追捕效率
- **实时通信**：基于 TCP 的可靠通信架构
- **Web 可视化**：提供实时监控和日志回放功能
- **ROS 集成**：支持 ROS Noetic 环境，可连接真实机器人
- **灵活扩展**：支持模拟机器人和真实机器人混合部署

## 系统架构

```
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                          服务端 (Server)                         │
│  - 坐标管理    - 数据中继    - 地图管理    - 日志记录          │
└────────────────┬──────────────────────────────────────────────┘
                 │
    ┌────────────┼────────────┬────────────┐
    │            │            │            │
┌───▼────┐  ┌───▼────┐  ┌───▼────┐  ┌──▼────────┐
│ 策略端  │  │机器人端│  │模拟端  │  │ Web 前端  │
│Policy  │  │  ROS   │  │ SimBot │  │  可视化  │
└────────┘  └────────┘  └────────┘  └───────────┘
```

## 目录结构

```
multibot_nav_system/
├── README.md                     # 项目说明文档
├── server_main.py                # 服务端主程序入口
├── common/                       # 通信协议定义
│   └── communication_basic.py
├── data/                         # 数据文件
│   ├── discret_image.py          # 地图离散化工具
│   ├── map_background.png        # 地图背景
│   ├── map_obstacles.yaml        # 障碍物地图信息
│   ├── map_obstacles.pgm         # 障碍物地图
│   └── map_graph.yaml            # 节点地图
├── doc/                          # 文档目录
│   ├── 规划草稿.md
│   ├── TCP通信协议说明.md
│   └── web_api接口说明.md
├── log/                          # 日志目录
├── policy_client/                # 策略端
│   ├── policy_client_.py         # 策略端通信类
│   └── pursuer_policy_main.py    # DRL 追捕策略主程序
├── pursuer_policy/               # DRL 策略模块
│   ├── drl_policy_driver.py      # DRL 策略驱动
│   ├── model.py                  # 神经网络模型
│   ├── parameter.py              # 参数配置
│   └── model/pursuer_model/      # 训练好的模型
│       └── policy.pth
├── robot_client/                 # 机器人端
│   └── simulate_robot_client.py  # 模拟机器人客户端
├── ros_client/                   # ROS 客户端（真实机器人）
│   ├── ros1_robot_client_tcp.py  # ROS1 TCP 通信客户端
│   └── detect_and_measure.py     # 目标检测节点
├── server/                       # 服务端模块
│   ├── map_manager.py            # 地图管理
│   ├── server_cls.py             # 服务端核心类
│   ├── logger.py                 # 日志工具
│   ├── logserver.py              # 日志服务器
│   └── map_manager_config.yaml   # 地图管理配置
└── web/                          # Web 前端
    ├── backend_api.py            # 后端 API
    ├── index.html                # 主页面
    ├── js/                       # JavaScript 文件
    └── style/                    # CSS 样式文件
```

## 快速开始

### 环境要求

- Python 3.7+
- ROS Noetic (可选，用于真实机器人)
- 必要的 Python 依赖

### 安装依赖

```bash
pip install numpy opencv-python flask flask-cors torch torchvision networkx pyyaml
```

### 运行系统

#### 1. 启动服务端

```bash
python server_main.py
```

服务端将监听 `localhost:7689`，Web 界面可访问 `http://localhost:5000`

#### 2. 启动策略端

```bash
python policy_client/pursuer_policy_main.py
```

#### 3. 启动模拟机器人（可选）

```bash
python robot_client/simulate_robot_client.py
```

#### 4. 启动 ROS 机器人（可选）

在 ROS 环境中：

```bash
roslaunch multibot_nav_system robot_client.launch
```

或直接运行节点：

```bash
rosrun multibot_nav_system ros1_robot_client_tcp.py _robot_name:=robot_0
```

### 使用批处理脚本

项目提供了便捷的批处理脚本：

- `simlaunch.bat` - 启动模拟环境（服务端 + 2个模拟机器人 + 策略端）
- `simrestart.bat` - 重启模拟环境
- `simstop.bat` - 停止模拟环境

## 功能说明

### DRL 追捕策略

系统使用深度强化学习策略进行追捕，支持：
- **多追捕者协同**：支持 2 个追捕者协同追捕
- **多逃逸者**：支持任意数量的逃逸者（t, t1, t2, ...）
- **信念估计**：基于时间步和图距离的逃逸者位置估计
- **视野计算**：每个追捕者拥有视野范围，用于信念区域剔除
- **预测机制**：预测未来 3 步，提升追捕连续性

### 通信协议

系统使用自定义 TCP 通信协议，支持：
- **注册机制**：机器人端和策略端注册到服务端
- **心跳检测**：定期发送心跳包保持连接
- **数据格式**：支持多种数据格式（P-位姿, N-节点, L-邻域, V-可见性, VN-可见节点）
- **错误处理**：完善的错误处理和确认机制

详细协议说明请参考 [TCP通信协议说明.md](doc/TCP通信协议说明.md)

### Web API

提供完整的 HTTP API 用于 Web 界面：
- 位置查询
- 客户端管理
- 中继控制
- 日志回放
- 地图数据获取

详细 API 说明请参考 [web_api接口说明.md](doc/web_api接口说明.md)

## 配置说明

### 地图管理配置

`server/map_manager_config.yaml`：

```yaml
map_paths:
  background_map: "../data/map_background.png"
  obstacles_map:
    yaml: "../data/map_obstacles.yaml"
    pgm: "../data/map_obstacles.pgm"
  node_map:
    yaml: "../data/map_graph.yaml"

visibility_thresholds:
  obstacle_visibility_distance: 10.0  # 障碍物地图可见距离阈值
  node_visibility_distance: 5        # 节点地图可见距离阈值

fov_parameters:
  angle: 120.0                       # 视野角度（度）
  max_distance: 20.0                 # 最大视野距离（米）
  scan_points: 100                    # 激光雷达扫描点数
```

### DRL 策略参数

`pursuer_policy/parameter.py`：

```python
EMBEDDING_DIM = 128      # 嵌入维度
K_SIZE = 9              # 邻居节点数量
N_ROBOTS = 2            # 追捕者数量
INPUT_DIM = N_ROBOTS + 2  # 输入维度
```

## 日志系统

系统自动记录所有通信和操作日志：
- 日志文件：`log/server_YYYYMMDD_HHMMSS.log`
- 日志内容：通信记录、位置更新、策略数据等
- 日志回放：通过 Web 界面进行日志回放

## 开发说明

### 添加新的策略

1. 在 `policy_client/` 目录创建新的策略主程序
2. 继承 `PolicyClient` 类
3. 实现 `on_status()` 和 `on_map()` 回调
4. 使用 `send_strategy()` 发送策略数据

### 添加新的地图

1. 准备地图文件：
   - 障碍物地图（PGM + YAML）
   - 背景图片（PNG）
2. 运行 `data/discret_image.py` 生成节点地图
3. 更新 `server/map_manager_config.yaml` 中的路径

### 添加新的消息类型

1. 在 `common/communication_basic.py` 中添加 `MessageType`
2. 在各端的 `ProtocolHandler` 中添加处理方法
3. 更新序列化和反序列化逻辑

## 故障排除

### 常见问题

1. **连接失败**
   - 检查服务端是否正常运行
   - 检查端口 7689 是否被占用
   - 检查防火墙设置

2. **地图加载失败**
   - 检查地图文件路径是否正确
   - 检查地图文件格式是否正确
   - 查看 `map_manager_config.yaml` 配置

3. **策略不生效**
   - 检查 Web 界面中继开关是否开启
   - 检查策略端是否正常运行
   - 查看日志文件中的错误信息

4. **ROS 机器人无响应**
   - 检查 ROS 环境是否正确配置
   - 检查 TF 树是否正常
   - 检查 `move_base` 是否正常运行

## 贡献指南

欢迎提交 Issue 和 Pull Request！

## 许可证

本项目仅供学习和研究使用。

## 联系方式

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